labelme下载安装教程

想下载安装labelme 别急 下面就给你一份超详细的教程 保证让你轻松搞定 在开始之前 先做好准备工作 确保你的电脑已经安装了Anaconda 这可是管理Python环境的神器 能帮你避免很多依赖冲突的问题 如果还没安装 赶紧去Anaconda官网下载一个适合你操作系统的版本 安装上就行

接下来 咱们就可以开始创建labelme的专属环境啦 打开Anaconda Prompt 就是那个看起来像命令行窗口的东西 Windows用户可以在开始菜单里搜索找到它 macOS和Linux用户就直接打开终端就行 在打开的窗口里 输入‘conda create -n labelme python=3.8’ 然后按下回车键 这里解释一下 ‘-n labelme’是给新环境起个名字 就叫labelme 方便你之后管理 ‘python=3.8’是指定这个环境里用的Python版本是3.8 你也可以根据自己的需要换成3.6 3.7或者3.9等其他版本 输入命令后 系统会提示你确认安装 输入‘y’再按下回车键 就开始创建环境啦 稍等片刻 环境就创建好了

环境创建好了 接下来就要激活它 还是在Anaconda Prompt或者终端里 输入‘conda activate labelme’ 按下回车键 这时候 你会发现命令提示符前面多了个‘(labelme)’ 这就说明你已经成功进入labelme环境啦

现在 就可以安装labelme啦 有两种安装方法 你可以根据自己的喜好选择 第一种是通过Conda-Forge安装 这是最快 最方便的方法 在激活的labelme环境里 输入‘conda install -c conda-forge labelme’ 按下回车键 系统就会自动从Conda-Forge源里下载并安装labelme 第二种方法是通过PyPI安装 在激活的环境里输入‘pip install labelme’ 按下回车键就行 要是你觉得下载速度太慢 还可以加上国内的镜像源 比如清华源 安装命令就变成‘pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/’ 安装过程中 如果系统提示你确认安装某些依赖项 输入‘y’再按下回车键就行

安装labelme的时候 还得顺便安装一些它需要的依赖库 不然labelme可能没法正常工作 主要的依赖库有PyQt和Pillow PyQt是用来构建图形界面的 Pillow是用来处理图片的 安装方法也很简单 还是用Conda或者pip就行 用Conda安装的话 就输入‘conda install pyqt pillow’ 按下回车键 用pip安装的话 就输入‘pip install pyqt pillow’ 按下回车键

安装完labelme和依赖库 就可以验证一下安装是否成功啦 在激活的labelme环境里 输入‘labelme’ 按下回车键 要是labelme的图形界面成功弹出来了 那就说明安装一切顺利 你可以开始使用labelme进行图片标注啦

要是你不喜欢用命令行安装 觉得太麻烦 还有个更简单的方法 就是直接下载labelme的可执行文件labelme.exe 你可以去labelme的GitHub官方地址 找到右边的Releases 然后点进去 一直往下拉 就能找到一些比较老的版本 比如5.2.0版本 Windows系统下载Labelme.exe就行 下载完成后 直接双击打开就能用 是不是很方便 不过这种方法虽然简单 但是不利于扩展和自定义功能 要是你想对labelme进行二次开发 或者把它集成到自己的项目里 还是推荐用Python环境安装

labelme安装好了 怎么用呢 别急 下面就给你简单介绍一下 首先 把你要标注的图片都放在同一个文件夹里 然后 在终端里输入‘labelme’ 按下回车键 启动labelme 在labelme的图形界面里 点击‘Open Dir’按钮 选择你存放图片的文件夹 这样图片就加载进来啦 接下来 就可以开始标注啦 点击‘Create Polygons’按钮 就可以在图片上描点勾勒目标的轮廓了 用鼠标依次点击目标的边缘 形成一个闭合的多边形 要是某个点标错了 可以按Ctrl+Z撤销上一个点 闭合多边形后 会弹出一个对话框 让你输入该目标的标签名称 比如‘cat’‘dog’啥的 输入完点击确定就行 一张图片上的所有目标都标注完成后 点击‘Save’按钮 labelme会生成一个与图片同名的.文件 这个文件里就记录了所有的标注信息

标注完图片 生成的.文件还不能直接用于训练模型 还得把它转换成模型能识别的格式 比如像素级的标签图 labelme自带了转换命令 对于单个.文件 你可以在终端里输入‘labelme__to_dataset your_annotation.’ 把‘your_annotation.’换成你实际的.文件名 按下回车键 就会在当前目录生成一个包含标签图像的新文件夹 要是你有大量的.文件需要转换 就得用labelme项目里提供的脚本进行批量处理啦 你可以去GitHub上下载labelme的源码 里面就有相关的脚本和说明